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题名基于子网融合的贝叶斯网络结构学习算法
被引量：6
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作者
钟坤华
陈芋文
秦小林
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机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院重庆绿色智能技术研究院
中国科学院大学
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第S02期64-70,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0116704)
四川省科技计划(2019ZDZX0006,2020YFG0010,2020YFQ0056)
+1 种基金
中科院STS区域重点A类(KFJ-STS-QYZD-2021-21-001)
全国科学院联盟合作项目(中国科学院成都分院-重庆科学技术研究院)
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文摘
针对贝叶斯网络结构学习K2算法要求提供实际难以获得的准确先验节点顺序信息以及爬山算法对初始网络结构依赖性强且容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于子网融合的贝叶斯网络结构学习算法Sub-BN-Merge。该算法首先为每个节点构造一个子网,并以Voting的方式融合生成每个节点的候选父节点集,然后基于评分函数在候选集中为每个节点搜索最优父节点集合,最后消除所得网络结构中的环路,并以此为初值进一步采用启发式搜发方法对其进行优化。在小型网络Asia、中型网络Alarm和大型网络Win95pts上进行了实验验证,同时分析了算法在数据存在缺失值情况下的性能。实验结果证明了算法的有效性,Sub-BN-Merge算法在结构汉明距和算法正确率方面优于对比算法。
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关键词
贝叶斯网络
结构学习
子网融合
K2算法
爬山算法
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Keywords
Bayesian network
Structure learning
sub-net merge
K2 algorithm
Hill climb algorithm
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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